【摘 要】
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提出一种称为多邻点协作的图像膨胀/腐蚀算法。该算法在重复操作的公共区域建立k个邻点之间的协作分工函数，然后预存储典型的协作方案，消除人量典型的重复操作。此算法的优点是对任意形状的结构元素的膨胀/腐蚀操作均有优化效果,并且适合并行化处处,在理论分析上，进行了比最新的子核细分法(KSD)和参考点增量算法(RPI)更高层次的抽象，这两种算法可看成本文算法的两种特例。使用直径为11的圆形结构元素实验表明:
【机 构】
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贵州大学计算机科学与信息学院,贵阳 550025 贵州大学智能信息处理研究所,贵阳 550025
【出 处】
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2010年全国模式识别学术会议(CCPR2010)
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提出一种称为多邻点协作的图像膨胀/腐蚀算法。该算法在重复操作的公共区域建立k个邻点之间的协作分工函数，然后预存储典型的协作方案，消除人量典型的重复操作。此算法的优点是对任意形状的结构元素的膨胀/腐蚀操作均有优化效果,并且适合并行化处处,在理论分析上，进行了比最新的子核细分法(KSD)和参考点增量算法(RPI)更高层次的抽象，这两种算法可看成本文算法的两种特例。使用直径为11的圆形结构元素实验表明:取8个邻接点作为协作点，本算法比KSD算法在其最好情况下性能相近,在其最坏情况快16倍，在综合多种典型特征的图像上速度快26％。
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